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Speech_Recognition_System_Based_on_HMM_in_MATLAB_E
- 摘要 : 在 MAT LAB环境下利用语音工具箱 Voice Box实现基于连续概率密度隐含马尔科夫模型的汉语语音识别系统。在 实时录音的情况下 , 利用该语音识别系统 , 不同的人对 20条 2～8个字的语音命令进行识别 , 准确率可达到 95 ％ , 识别时间 115～3 s , 实现了小词汇量连续语音的非特定人的实时识别。
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- 介绍了一种基于振动信号隐马尔可夫模型(HMM)的新的齿轮故障检测和诊断方案。 首先从振动信号中提取特征,这些信号既包括正常齿轮也包括故障齿轮,特征以振动信号自回归模 型的多项式传递函数的反射系数为基础。这些特征用来训练HMM归类各种齿轮状况。经过试验 验证,用这些特征判断故障的准确性很高。 -:A newgear fault detection and diagnosis scheme based on Hidden MarkovModel (HMM) of vibra- t
ch6
- 高斯马尔科夫过程相关文档。应用场景很多，如可用于对多径的建模。-the modelling using gauss-markov
yuyin
- 数字信号处理 孤立词识别 孤立字语音识别,离散隐马尔可夫,-Digital signal processing isolated word recognition isolated word speech recognition, discrete Hidden Markov
mcmc
- 马尔可夫蒙特卡罗方法原理及MATLAB仿真入门级教程 适合新手-The Markov Chain Monte Carlo Simulations
reference-of-Markov
- 较好的描述了马尔可夫的原理及其实现方法，将马尔科夫过程引入舰船变形的系统模型中。-Introductiong the principle and implementation method of Markov process, and building the flexure deformation model with the 2or markov model.
Parallel-genetic-algorithm
- 并行遗传算法将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合，极大地提升了遗传算法的求解速度和质量。在主从式0细粒度和粗粒度这三类遗传算法并行化模型中，粗粒度模型以其较小的通讯开销和对种群多样化，获得了最广泛的应用。本文概括了基于模式定理和有限状态马尔可夫链的遗传算法理论，总结了前人在粗粒度模型下开展的理论分析和实践应用，并指出并行遗传算法的研究将向异步化，理论化和模型化的方向发展-而有限状态马尔可夫链是构建并行遗传算法可执行模型的有力工具。-Parallel genetic algorit
Repairable-Mechanical-System-
- 可靠性可修复性数值积分Matlab 马尔科夫过程 基于马尔科夫过程的可修复机械系统可靠性分析-Repair of mechanical systems based on Markov process reliability analysis of the reliability of the numerical integration of Matlab repairable Markov process
example
- 马尔可夫链的小例子,希望对初学者了解马氏链及其应用有帮助。-Matlab code of markov chain, hope it will be helpful to you
ＣＲＦ
- 条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果
htkbook_CH_EN
- 隐马尔可夫模型工具包（HTK）是一种便携式工具包构建和操纵隐马尔可夫模型。 HTK主要用于语音识别的研究，虽然它已被用于许多其它应用，包括研究，语音合成，字符识别和DNA测序。 HTK是使用在世界各地的数百个网站。 该文档主要包含htkbook的中英文版本，方便HTK初学者使用和学习。-The Hidden Markov Model Toolkit (HTK) is a portable toolkit for building and manipulating hidden Markov
Weighted-HMM-AR-model
- 一种基于加权隐马尔可夫的自回归状态预测模型-Based on weighted HMM state autoregression prediction model
hmm
- 基于隐马尔科夫的学习资料，里面有关于隐马尔可夫模型的基本知识-Based on Hidden Markov learning materials, there are basic knowledge about hidden Markov model..
activity-recognition--based-on-hmm
- 一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。 在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。因此，通过一个HMM产生标记序列提供了有关状态的一些序
hmm_ppt
- 隐马尔可夫模型教学ppt （哈工大、浙大）-Tutorials for HMM Hagong University and Zhejiang University.
2012.李航.统计学习方法
- 《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文